人工智能深度学习入门视频课程【共30课时】

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用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界非常火爆的深度学习领域。

4.9 (个评分) 260683人学习

初级 30课时共4小时59分钟 2019/08/06更新

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唐宇迪金牌讲师讲师评分4.9 学员2899724 课程79

同济大学硕士，华东理工大学博士，精通机器学习算法，主攻计算机视觉方向，著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，线上选课学员30W+，累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联...

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【2019新版更新】人工智能-机器学习实战视频课程（上篇）

课程介绍
课程大纲试看
讲师好课 78
学员评价

你将会学到：

掌握深度学习领域核心算法
掌握神经网络算法原理及其整体网络架构
熟练应用神经网络解决图像识别与自然语言处理项目
掌握当下主流深度学习算法思想

适合人群：

渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。

课程目标：

用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界非常火爆的深度学习领域。

课程简介：

课程内容主要包括：1.神经网络必备基础；2.神经网络整体架构分析；3.动手实现神经网络模型。旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型。整体风格通俗易懂，用接地气的方式带领大家入门深度学习。

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课程大纲-人工智能深度学习入门视频课程

第1章深度学习必备基础知识点 (1小时9分钟 7节)
1-1

深度学习要解决的问题作为深度学习入门视频课程的第一课，简介人工智能与深度学习简史，随后分析深度学习在实际中的应用。

[07:55] 开始学习
1-2

深度学习应用领域首先介绍当今计算机视觉所面临的挑战，以及机器学习解决问题的思路。

「仅限付费用户」点击下载“神经网络.pdf”
[14:06] 开始学习
1-3

计算机视觉任务使用K近邻算法来进行图像分类，简述K近邻原理与使用方法。
[05:48] 开始学习
1-4

视觉任务中遇到的问题超参数的选择与交叉验证原理形象解释
[10:01] 开始学习
1-5

得分函数线性分类基本原理实例解析
[07:14] 开始学习
1-6

损失函数的作用模型评估方案与计算损失值方法
[10:42] 开始学习
1-7

前向传播整体流程模型评估标准引入正则化惩罚项并简述其计算方式
[13:45] 开始学习
第2章神经网络模型 (1小时24分钟 9节)
2-1

梯度下降通俗解释（以线性回归算法为例，神经网络也是如由得分值转换成概率值原理并得到多分类问题结果
[08:34] 开始学习
2-2

参数更新方法形象解释梯度下降算法原理与其涉及参数
[08:17] 开始学习
2-3

优化参数设置最优化问题来源与如何使用最优化来解决求解问题
[08:51] 开始学习
2-4

返向传播计算方法神经网络中反向传播原理计算方式讲解
[09:33] 开始学习
2-5

神经网络整体架构神经网络模型层次构架详细分析
[10:52] 开始学习
2-6

神经网络架构细节实例演示神经网络模型如何进行数据分类任务
[10:54] 开始学习
2-7

神经元个数对结果的影响过拟合问题阐述以及神经网络是如何解决过拟合问题的
[07:11] 开始学习
2-8

正则化与激活函数
[08:49] 开始学习
2-9

神经网络过拟合解决方法
[11:06] 开始学习
3-1

神经网络整体框架概述神经网络整体框架概述

[07:30] 开始学习
3-2

参数初始化操作在eclipse中配置python插件
[12:44] 开始学习
3-3

矩阵向量转换矩阵向量转换

「仅限付费用户」点击下载“神经网络代码实现.txt”
[09:10] 开始学习
3-4

向量反变换向量反变换
[09:17] 开始学习

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条学员评分超过 “深度学习” 97%的课程

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